Nauczycielem wszystkiego jest praktyka Juliusz Cezar. Nauka to wiara w ignorancję ekspertów Richard Feynman
|
|
- Andrzej Gajda
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Oracle i DB2 zadanie współfinansowane przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany rozwój Politechniki Łódzkiej - zarządzanie Uczelnią, nowoczesna oferta edukacyjna i wzmacniania zdolności do zatrudniania osób niepełnosprawnych Politechnika Łódzka, ul. Żeromskiego 116, Łódź, tel. (042) w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Praktyczne tworzenie hurtowni 2 Nauczycielem wszystkiego jest praktyka Juliusz Cezar Nauka to wiara w ignorancję ekspertów Richard Feynman Gdy niematematyk słyszy o czwartym wymiarze, to dostaje gęsiej skórki Albert Einstein 1
2 Analytical Workspace Manager AWM 4 AWM uruchomienie AWM jest narzędziem analityczny instalowanym z końcówką klienta 2
3 5 AWM uruchomienie AWM uruchomienie 6 3
4 7 AWM tworzenie wymiarów 8 AWM tworzenie wymiarów 4
5 9 AWM tworzenie wymiarów 10 AWM tworzenie wymiarów 5
6 11 AWM tworzenie wymiarów 12 AWM tworzenie wymiarów 6
7 13 AWM tworzenie wymiarów AWM podstawowa kostka 14 7
8 AWM podstawowa kostka AWM podstawowa kostka 8
9 17 AWM podstawowa kostka AWM podstawowa kostka 18 9
10 AWM podstawowa kostka 19 AWM podstawowa kostka 20 10
11 AWM podstawowa kostka 21 AWM podstawowa kostka 22 11
12 AWM podstawowa kostka 23 AWM podstawowa kostka 24 12
13 25 AWM podstawowa kostka AWM podstawowa kostka 26 13
14 AWM podstawowa kostka 27 AWM podstawowa kostka 28 14
15 29 AWM podstawowa kostka AWM podstawowa kostka 30 15
16 AWM rozbudowa wymiaru dla kostki 31 AWM rozbudowa wymiaru dla kostki 32 16
17 33 AWM rozbudowa wymiaru dla kostki AWM rozbudowa wymiaru dla kostki 34 17
18 AWM rozbudowa wymiaru dla kostki 35 AWM rozbudowa wymiaru dla kostki 36 18
19 37 Generowanie "losowej" wartości ceny zakupu DECLARE CURSOR cur IS SELECT IdTowaru FROM Towar; BEGIN FOR rec IN cur LOOP UPDATE Towar SET CenaZakupu = Cena*DBMS_RANDOM.VALUE (0.7, 0.9) WHERE IdTowaru=rec.IdTowaru; END LOOP; COMMIT; END; 38 Stworzenie perspektyw wykorzystywanych do budowy wymiarów czasu CREATE OR REPLACE FORCE VIEW CZAS_RKM (RKM, RK, ROK, KWARTAL, MIESIAC) AS SELECT DISTINCT To_number( To_char(data,'yyyyqmm')) AS RKM, To_number( To_char(data,'yyyyq')) AS RK, To_char(data,'yyyy') AS rok, To_char(data,'q') AS kwartal, To_char(data,'mm') AS miesiac FROM Faktury ORDER BY RKM; CREATE OR REPLACE FORCE VIEW CZAS_ROK_KWARTAL (ROKKWARTAL, ROK, KWARTAL) AS SELECT DISTINCT To_number( To_char(data,'yyyyq')) AS rokkwartal, To_char(data,'yyyy') AS rok, To_char(data,'q') AS kwartal FROM Faktury ORDER BY rokkwartal; 19
20 39 Stworzenie perspektyw wykorzystywanych do budowy wymiarów czasu CREATE OR REPLACE FORCE VIEW CZAS_ROK_KWARTAL_MIESIAC (ROKKWARTALMIESIAC, ROKKWARTAL, ROK, KWARTAL, MIESIAC) AS SELECT DISTINCT To_number( To_char(data,'yyyyqmm')) AS rokkwartalmiesiac, TO_NUMBER(TO_CHAR(DATA,'yyyyq')) AS rokkwartal, To_char(data,'yyyy') AS rok, To_char(data,'q') AS kwartal, To_char(data,'mm') AS miesiac FROM Faktury ORDER BY rokkwartalmiesiac; CREATE OR REPLACE FORCE VIEW CZAS_T_DANE (DATA, ROKKWARTALMIESIAC, ROKKWARTAL, ROK, KWARTAL, MIESIAC) AS SELECT DISTINCT data, To_char(data,'yyyyqmm') AS rokkwartalmiesiac, TO_CHAR(DATA,'yyyyq') AS rokkwartal, To_char(data,'yyyy') AS rok, To_char(data,'q') AS kwartal, To_char(data,'mm') AS miesiac FROM Faktury ORDER BY rokkwartalmiesiac; 40 Stworzenie perspektyw wykorzystywanych jako tabela faktów CREATE OR REPLACE FORCE VIEW WSZYSTKO (IDKLIENTA, IDOSOBY, IDTOWARU, DATA, ROKKWARTALMIESIAC, ROKKWARTAL, SZT, WARTOSC, WARTOSCZAKUPU) AS SELECT IdKlienta, IdOsoby, IdTowaru, data, To_number( To_char(data,'yyyyqmm')) AS rokkwartalmiesiac, TO_NUMBER(TO_CHAR(DATA,'yyyyq')) AS rokkwartal, szt, cena * szt AS Wartosc, CenaZakupu*szt AS WartoscZakupu FROM FAKTURY JOIN TRANSAKCJE USING (IdFaktury) JOIN TOWAR USING (IdTowaru); 20
21 Wymiar czasu definiowany jako wymiar użytkownika 41 Wymiar czasu definiowany jako wymiar użytkownika 42 Hierarchia domyślna 21
22 Wymiar czasu definiowany jako wymiar użytkownika 43 Druga hierarchia Wymiar czasu definiowany jako wymiar użytkownika 44 Przetwarzana hierarchia domyślna (dla całego wymiaru) 22
23 Uproszczony wymiar czasu użytkownika 45 Wymiar czasu jako WYMIAR CZASU 46 23
24 Wymiar czasu jako WYMIAR CZASU dane z wymiaru 47 Wymiar klienci 48 24
25 Wymiar Pracownik Dział 49 Pracownik Value based hierarchy 50 Ustawienie value base hierarhy dostępne tylko podczas tworzenia wymiaru póżniej nieedytowalne 25
26 Mapowanie dla Value Based Hierarchy 51 Dane z wymiaru Value Based Hierarchy 52 26
27 Prosta kostka z pojedynczym wymiarem i miarą 53 Kostka o trzech miarach, dwóch wymiarach i dwóch miarach obliczanych 54 27
28 Wyświetlenie wszystkich miar w kostce 55 Filtrowanie dla działu Wyświetlenie jednej miary w kostce 56 Filtrowanie dla działu 28
29 Miara kalkulowana zysk 57 HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC - HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC_ZAKUPU Dane dla miary kalkulowanej zysk 58 HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC - HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC_ZAKUPU 29
30 Podstawowe operacje dla miar obliczanych 59 Miara kalkulowana - zastosowanie dzielenia 60 HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC / HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC_ZAKUPU 30
31 Dane - miara kalkulowana - zastosowanie dzielenia 61 HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC / HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC_ZAKUPU Kostka z wymiarem czasu jako wymiarem użytkownika 62 ograniczona liczba funkcji dla miar kalkulowanych 31
32 Zysk w czasie (user) 63 HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC_ZAKUPU Dane dla zysk czas (user) 64 HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC HURTOWNIA.ZYSKI.WARTOSC_ZAKUPU 32
33 Miara ranking dla czas (user) 65 RANK() OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_U_RKM.CZAS_RKM_H ORDER BY HURTOWNIA.ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS DESC NULLS LAST WITHIN LEVEL) Dane dla miary ranking dla czas (user) 66 RANK() OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_U_RKM.CZAS_RKM_H ORDER BY HURTOWNIA.ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS DESC NULLS LAST WITHIN LEVEL) 33
34 Inne możliwości funkcji definiujących miary 67 Miara procent zysku dla czas (user) 68 ((HURTOWNIA.ZYSK_RKM.WARTOSC - HURTOWNIA.ZYSK_RKM.WARTOSC_ZAKUPU) / ABS(HURTOWNIA.ZYSK_RKM.WARTOSC_ZAKUPU)) *
35 Dane dla miary procent zysku dla czas (user) Miara definiowana przez wyrażenie dla czas (user) (ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS / ZYSK_RKM.WARTOSC_ZAKUPU) *
36 Dane dla miary definiowana przez wyrażenie dla czas (user) 71 (ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS / ZYSK_RKM.WARTOSC_ZAKUPU) * 100 Miara procent z całości dla czas (user) 72 SHARE(HURTOWNIA.ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS OF HURTOWNIA.CZAS_U_RKM.CZAS_RKM_H TOP) *
37 Dane dla miary procent z całości dla czas (user) 73 SHARE(HURTOWNIA.ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS OF HURTOWNIA.CZAS_U_RKM.CZAS_RKM_H TOP) * 100 Miara procent z rodzica dla czas (user) 74 SHARE(HURTOWNIA.ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS OF HURTOWNIA.CZAS_U_RKM.CZAS_RKM_H PARENT) *
38 Dane dla miary procent z rodzica dla czas (user) 75 SHARE(HURTOWNIA.ZYSK_RKM.ZYSK_CZAS OF HURTOWNIA.CZAS_U_RKM.CZAS_RKM_H PARENT) * 100 Kostka z miarą czasu (user) i inną miarą 76 38
39 77 Dane dla kostki z miarą czasu (user) i inną miarą 78 Kostka z wymiarem hierarchicznym 39
40 79 Kostka z wymiarem hierarchicznym Dane z tej miary w tym widoku nie da się rozwinąć struktury!!!! Kostka z wymiarem czasu TIME 80 40
41 Miara do kostki z wymiarem czasu TIME do poprzedniego 81 LAG(HURTOWNIA.ZYSK_T.WARTOSC, 1) OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_T.ROK_KWARTAL_H) Dane dla kostki z wymiarem czasu TIME 82 LAG(HURTOWNIA.ZYSK_T.WARTOSC, 1) OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_T.ROK_KWARTAL_H) 41
42 83 Inne miary do kostki z wymiarem czasu TIME Miara do kostki z wymiarem czasu TIME procent z poprzedniego 84 LAG_VARIANCE_PERCENT(HURTOWNIA.ZYSK_T.WARTOSC, 1) OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H) 42
43 Dane dla kostki z wymiarem czasu TIME procent z poprzedniego 85 LAG_VARIANCE_PERCENT(HURTOWNIA.ZYSK_T.WARTOSC, 1) OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H) 86 Miara do kostki z wymiarem czasu TIME suma bieżąca YtoD SUM(HURTOWNIA.ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT MEMBER WITHIN ANCESTOR AT LEVEL HURTOWNIA.CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H.ROK) 43
44 87 Dane dla kostki z wymiarem czasu TIME suma bieżąca YtoD SUM(HURTOWNIA.ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (HURTOWNIA.CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT MEMBER WITHIN ANCESTOR AT LEVEL HURTOWNIA.CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H.ROK) Inne miary do kostki z wymiarem czasu 88 44
45 Miara do kostki z wymiarem czasu TIME równoległy okres 89 LAG_VARIANCE_PERCENT(ZYSK_T.WARTOSC, 1) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BY ANCESTOR AT LEVEL CZAS_T.KWARTAL POSITION FROM BEGINNING) Dane dla kostki z wymiarem czasu TIME równoległy okres 90 LAG_VARIANCE_PERCENT(ZYSK_T.WARTOSC, 1) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BY ANCESTOR AT LEVEL CZAS_T.KWARTAL POSITION FROM BEGINNING) 45
46 Inne miary dla kostki z wymiarem czasu TIME równoległy okres 91 Miara do kostki z wymiarem czasu TIME suma bieżąca 92 SUM(ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING WITHIN LEVEL) 46
47 Dane dla kostki z wymiarem czasu TIME suma bieżąca 93 SUM(ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING WITHIN LEVEL) Inne miary kostki z wymiarem czasu TIME 94 47
48 Miara do kostki z wymiarem czasu TIME średnia bieżąca 95 AVG(ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING WITHIN LEVEL) Dane dla kostki z wymiarem czasu TIME średnia bieżąca 96 AVG(ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING WITHIN LEVEL) 48
49 97 Miara do kostki z wymiarem czasu TIME suma z zakresu SUM(ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN 1 PRECEDING AND 2 FOLLOWING WITHIN LEVEL) Dane dla kostki z wymiarem czasu TIME suma z zakresu 98 SUM(ZYSK_T.WARTOSC) OVER HIERARCHY (CZAS_T.RIOK_KWARTAL_H BETWEEN 1 PRECEDING AND 2 FOLLOWING WITHIN LEVEL) 49
50 99 Inne miary kostki z wymiarem czasu TIME 100 Wymiar klienci 50
51 101 Wymiar Pracownicy_dzialy 102 Mapowanie kostki 51
52 103 Wygląd danych dla strony Dzial=Dyrekcja 104 Filtrowanie wg stron 52
53 105 Wygląd danych dla strony Dzial=Handlowy 106 Filtrowanie danych w kostce 53
54 107 Filtrowanie danych w kostce 108 Filtrowanie danych w kostce 54
55 109 Filtrowanie danych w kostce 110 Filtrowanie danych w kostce 55
56 111 Filtrowanie danych w kostce 112 Filtrowanie danych w kostce 56
57 Na zakończenie 113 Mówią, że niepełna wiedza jest rzeczą niebezpieczną, ale jednak nie tak złą, jak całkowita ignorancja Terry Pratchett (Równoumagicznienie) Jeżeli zabałaganione biurko jest oznaką zabałaganionego umysłu, oznaką czego jest puste biurko? Albert Einstein Oracle i DB2 zadanie współfinansowane przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany rozwój Politechniki Łódzkiej - zarządzanie Uczelnią, nowoczesna oferta edukacyjna i wzmacniania zdolności do zatrudniania osób niepełnosprawnych Politechnika Łódzka, ul. Żeromskiego 116, Łódź, tel. (042) w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego 57
ORACLE. System Zarządzania Bazą Danych Oracle. Oracle Advanced SQL
ORACLE System Zarządzania Bazą Danych Oracle Oracle Advanced SQL wersja 1.0 Politechnika Śląska 2008 Raportowanie z wykorzystaniem fraz rollup, cube Frazy cube, rollup, grouping sets umożliwiają rozszerzoną
Bardziej szczegółowoInformatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 LAB 2. Lab Backup bazy danych. Tworzenie kopii (backup) bazy danych
Informatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 Lab 2 LAB 2 1. Backup bazy danych Tworzenie kopii (backup) bazy danych Odtwarzanie bazy z kopii (z backup u) 1. Pobieramy skrypt Restore 2. Pobieramy
Bardziej szczegółowoArchitektura komputerów Wprowadzenie do algorytmów
Wprowadzenie do algorytmów Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany rozwój
Bardziej szczegółowoSystemy operacyjne na platformach mobilnych 2 Podstawy obsługi powłoki Bash
Systemy operacyjne na platformach mobilnych 2 Podstawy obsługi powłoki Bash Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna
Bardziej szczegółowoUkłady reprogramowalne i SoC Implementacja w układach FPGA
Układy reprogramowalne i SoC Implementacja w układach FPGA Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez
Bardziej szczegółowoMedical electronics part 9a Electroencephalography (EEG)
Medical electronics part 9a (EEG) Prezentacja multimedialna współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany
Bardziej szczegółowoGenerowanie dokumentów XML z tabel relacyjnych - funkcje SQLX
Aktualizowanie dokumentów XML ( Oracle ) do aktualizowania zawartości dokumentów XML służy między innymi funkcja updatexml. wynikiem jej działania jest oryginalny dokument ze zmodyfikowanym fragmentem,
Bardziej szczegółowoKOLEKCJE - to typy masowe,zawierające pewną liczbę jednorodnych elementów
KOLEKCJE - to typy masowe,zawierające pewną liczbę jednorodnych elementów SQL3 wprowadza następujące kolekcje: zbiory ( SETS ) - zestaw elementów bez powtórzeń, kolejność nieistotna listy ( LISTS ) - zestaw
Bardziej szczegółowoBlaski i cienie wyzwalaczy w relacyjnych bazach danych. Mgr inż. Andrzej Ptasznik
Blaski i cienie wyzwalaczy w relacyjnych bazach danych. Mgr inż. Andrzej Ptasznik Technologia Przykłady praktycznych zastosowań wyzwalaczy będą omawiane na bazie systemu MS SQL Server 2005 Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoZaawansowane programowanie w języku C++ Przeciążanie operatorów
Zaawansowane programowanie w języku C++ Przeciążanie operatorów Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka
Bardziej szczegółowoJęzyk SQL. Rozdział 10. Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne.
Język SQL. Rozdział 10. Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne. 1 Perspektywa Perspektywa (ang. view) jest strukturą
Bardziej szczegółowoZaawansowane programowanie w języku C++ Wyjątki
Zaawansowane programowanie w języku C++ Wyjątki Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń
Bardziej szczegółowoPerspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne, perspektywy wbudowane.
Perspektywy Stosowanie perspektyw, tworzenie perspektyw prostych i złożonych, perspektywy modyfikowalne i niemodyfikowalne, perspektywy wbudowane. 1 Perspektywa Perspektywa (ang. view) jest strukturą logiczną
Bardziej szczegółowoArchitektura komputerów Reprezentacja liczb. Kodowanie rozkazów.
Architektura komputerów Reprezentacja liczb. Kodowanie rozkazów. Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka
Bardziej szczegółowoSQL do zaawansowanych analiz danych część 2.
SQL do zaawansowanych analiz danych część 2. Funkcje analityczne Materiały wykładowe Bartosz Bębel Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Plan wykładu 1. Podstawowe definicje. 2. Sposób działania
Bardziej szczegółowoInformatyka (6) Widoki. Indeksy
Informatyka (6) Widoki. Indeksy dr inż. Katarzyna Palikowska Katedra Transportu Szynowego p. 4 Hydro katpalik@pg.gda.pl katarzyna.palikowska@wilis.pg.gda.pl Decimal(10,2) Szkoła posiada konto. Osoby dokonują
Bardziej szczegółowoStudia podyplomowe realizowane w ramach zadania 5 Systemy mobilne i techniki multimedialne
Studia podyplomowe realizowane w ramach zadania 5 Systemy mobilne i techniki multimedialne Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie
Bardziej szczegółowoTworzenie widoku CREATE OR REPLACE VIEW [nazwa_widoku] AS SELECT [nazwy_kolumn] FROM [nazwa_tablicy];
Widoki/Perspektywy Podstawy Tworzenie widoku CREATE OR REPLACE VIEW [nazwa_widoku] AS SELECT [nazwy_kolumn] FROM [nazwa_tablicy]; Usuwanie widoku DROP VIEW [nazwa_widoku]; Przykład 1 Przykład najprostszego
Bardziej szczegółowowww.comarch.pl/szkolenia Operacja PIVOT w języku SQL w środowisku Oracle 21.11.2012
Operacja PIVOT w języku SQL w środowisku Oracle 21.11.2012 Zakres Wprowadzenie Idea przestawiania danych Możliwe zastosowania Przestawianie danych bez klauzuli PIVOT Konstrukcja klauzuli Korzyści ze stosowania
Bardziej szczegółowo1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10:
Grupa A (LATARNIE) Imię i nazwisko: Numer albumu: 1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10: Nazwisko prowadzącego: 11: 12: Suma: Ocena: Zad. 1 (10 pkt) Dana jest relacja T. Podaj wynik poniższego zapytania (podaj
Bardziej szczegółowoKonstruowanie Baz Danych DQL agregacja danych
Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania
Bardziej szczegółowoUkłady reprogramowalne i SoC Język VHDL (część 4)
Język VHDL (część 4) Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany rozwój Politechniki
Bardziej szczegółowoPolitechnika Łódzka, ul. Żeromskiego 116, 90-924 Łódź, tel. (042) 631 28 83. Projekt współfinansowany przez Unię Europejską
Oracle i DB2 zadanie współfinansowane przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany rozwój Politechniki Łódzkiej
Bardziej szczegółowoZaawansowane programowanie w języku C++ Klasy w C++
Zaawansowane programowanie w języku C++ Klasy w C++ Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń
Bardziej szczegółowoZaawansowane programowanie w języku C++ Funkcje uogólnione - wzorce
Zaawansowane programowanie w języku C++ Funkcje uogólnione - wzorce Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka
Bardziej szczegółowoSystemy operacyjne na platformach mobilnych 2 Programowanie aplikacji z graficznym interfejsem użytkownika w GTK+
Systemy operacyjne na platformach mobilnych 2 Programowanie aplikacji z graficznym interfejsem użytkownika w GTK+ Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu
Bardziej szczegółowoJęzyk SQL. Rozdział 2. Proste zapytania
Język SQL. Rozdział 2. Proste zapytania Polecenie SELECT, klauzula WHERE, operatory SQL, klauzula ORDER BY. 1 Wprowadzenie do języka SQL Język dostępu do bazy danych. Język deklaratywny, zorientowany na
Bardziej szczegółowoBazy danych SQL Server 2005
Bazy danych SQL Server 2005 TSQL Michał Kuciapski Typ zadania: Podstawowe zapytania Select Zadanie 1: Wyświetl następujące informacje z bazy: A. 1. Wyświetl informacje o klientach: nazwa firmy, imie, nazwisko,
Bardziej szczegółowoPrzykładowa baza danych BIBLIOTEKA
Przykładowa baza danych BIBLIOTEKA 1. Opis problemu W ramach zajęć zostanie przedstawiony przykład prezentujący prosty system biblioteczny. System zawiera informację o czytelnikach oraz książkach dostępnych
Bardziej szczegółowoAgregacja i Grupowanie Danych. Funkcje Agregacji. Opcje GROUP BY oraz HAVING
Agregacja w SQL 1 Bazy Danych Wykład p.t. Agregacja i Grupowanie Danych Funkcje Agregacji. Opcje GROUP BY oraz HAVING Antoni Ligęza ligeza@agh.edu.pl http://galaxy.uci.agh.edu.pl/~ligeza Wykorzystano materiały:
Bardziej szczegółowoORACLE. System Zarządzania Bazą Danych Oracle. Oracle Advanced SQL
ORACLE System Zarządzania Bazą Danych Oracle Oracle Advanced SQL wersja 1.0 Politechnika Śląska 2008 Plan laboratorium Frazy SQL: group by, rollup, cube, grouping sets funkcje analityczne, budowa modeli
Bardziej szczegółowoZaawansowane programowanie w języku C++ Biblioteka standardowa
Zaawansowane programowanie w języku C++ Biblioteka standardowa Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 3. Funkcje analityczne
Ćwiczenie 3. Funkcje analityczne 1. Uruchomienie i skonfigurowanie środowiska do ćwiczeń Czas trwania: 15 minut Zadaniem niniejszych ćwiczeń jest przedstawienie podstawowych zagadnień dotyczących wykorzystywania
Bardziej szczegółowow PL/SQL bloki nazwane to: funkcje, procedury, pakiety, wyzwalacze
w PL/SQL bloki nazwane to: funkcje, procedury, pakiety, wyzwalacze Cechy bloków nazwanych: w postaci skompilowanej trwale przechowywane na serwerze wraz z danymi wykonywane na żądanie użytkownika lub w
Bardziej szczegółowoFunkcje analityczne SQL CUBE (1)
Funkcje analityczne SQL CUBE (1) JOB DEPTNO SUM(SAL) --------- ---------- ---------- 29025 10 8750 20 10875 30 9400 CLERK 4150 CLERK 10 1300 CLERK 20 1900 CLERK 30 950 ANALYST 6000 ANALYST 20 6000 MANAGER
Bardziej szczegółowoRelacyjne bazy danych. Podstawy SQL
Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umożliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.
Bardziej szczegółowoDMX DMX DMX DMX: CREATE MINING STRUCTURE. Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski
DMX DMX DMX Data Mining Extensions jest językiem do tworzenia i działania na modelach eksploracji danych w Microsoft SQL Server Analysis Services SSAS. Za pomocą DMX można tworzyć strukturę nowych modeli
Bardziej szczegółowoProcedury wyzwalane. (c) Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej 1
Procedury wyzwalane procedury wyzwalane, cel stosowania, typy wyzwalaczy, wyzwalacze na poleceniach DML i DDL, wyzwalacze typu INSTEAD OF, przykłady zastosowania, zarządzanie wyzwalaczami 1 Procedury wyzwalane
Bardziej szczegółowoPodstawy MDX. Podstawy MDX. Podstawy MDX. Struktura kostki [BiznesG]
Podstawowe zapytanie MDX ma strukturę podobną do zapytań SQL. Najprostsza postać zwraca dwuwymiarową kostkę: opis osi ON COLUMNS, opis osi ON ROWS FROM nazwa_kostki [WHERE opis_plastra] Najprostsza postać
Bardziej szczegółowoMicha Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (2)
Micha Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (2) Prezentacja multimedialna współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie Innowacyjna
Bardziej szczegółowoZaawansowane programowanie w języku C++ Zarządzanie pamięcią w C++
Zaawansowane programowanie w języku C++ Zarządzanie pamięcią w C++ Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka
Bardziej szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii
Funkcje analityczne SQL CUBE (1) Hurtownie danych - przegląd technologii Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel JOB DEPTNO SUM(SAL) 8750
Bardziej szczegółowoSystemy operacyjne na platformach mobilnych 2 Platforma Maemo
Systemy operacyjne na platformach mobilnych 2 Platforma Maemo Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez
Bardziej szczegółowoZaawansowane programowanie w języku C++ Programowanie obiektowe
Zaawansowane programowanie w języku C++ Programowanie obiektowe Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka
Bardziej szczegółowoCzęść 1: OLAP. Raport z zajęć laboratoryjnych w ramach przedmiotu Hurtownie i eksploracja danych
Łukasz Przywarty 171018 Wrocław, 05.12.2012 r. Grupa: CZW/N 10:00-13:00 Raport z zajęć laboratoryjnych w ramach przedmiotu Hurtownie i eksploracja danych Część 1: OLAP Prowadzący: dr inż. Henryk Maciejewski
Bardziej szczegółowoCel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania
Przedmiot: Bazy danych Rok: III Semestr: V Rodzaj zajęć i liczba godzin: Studia stacjonarne Studia niestacjonarne Wykład 30 21 Ćwiczenia Laboratorium 30 21 Projekt Liczba punktów ECTS: 4 C1 C2 C3 Cel przedmiotu
Bardziej szczegółowoOracle PL/SQL. Paweł Rajba.
Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 5 Wprowadzenie Tworzenie i wykonywanie procedur i funkcji Instrukcja RETURN Parametry procedur i funkcji oraz ich przesyłanie Metadane
Bardziej szczegółowoŁukasz Januszkiewicz Technika antenowa
Instrukcja współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń zintegrowany rozwój Politechniki Łódzkiej zarządzanie Uczelnią,
Bardziej szczegółowoModelowanie wymiarów
Wymiar Modelowanie wymiarów struktura umożliwiająca grupowanie danych z tabeli faktów implementowana jako obiekt bazy danych DIMENSION wykorzystanie DIMENSION zaawansowane przepisywanie zapytań (ang. query
Bardziej szczegółowoModele danych - wykład V. Zagadnienia. 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne WPROWADZENIE
Modele danych - wykład V Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Zagadnienia 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne
Bardziej szczegółowoRelacyjne bazy danych. Podstawy SQL
Relacyjne bazy danych Podstawy SQL Język SQL SQL (Structured Query Language) język umoŝliwiający dostęp i przetwarzanie danych w bazie danych na poziomie obiektów modelu relacyjnego tj. tabel i perspektyw.
Bardziej szczegółowoBazy danych wykład trzeci. Konrad Zdanowski
SQL - przypomnienie Podstawowa forma kwerendy SQL: select A1,..., Ak from R1,..., Rn where ; Odpowiada jej w algebrze relacji operacja π A1,...,Ak (σ (R1 Rn)) SQL semantyka select R.
Bardziej szczegółowoModele danych - wykład V
Modele danych - wykład V Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Zagadnienia 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie
Bardziej szczegółowoIntegracja i Eksploracja Danych
Integracja i Eksploracja Danych Laboratorium nr 4 Wprowadzenie do języka MDX. Zadania: 1) Analogicznie do przykładu zawartego na poprzednich zajęciach, korzystając z SQL Server Business Intelligence Development
Bardziej szczegółowoCheatsheet PL/SQL Andrzej Klusiewicz 1/9
Declare y integer; z varchar2(50); d date; null; Declare x integer:=10; null; x integer; x:=10; dbms_output.put_line('hello world'); for x in 1..10 loop Deklaracja 4 zmiennych. Jednej typu rzeczywistego,
Bardziej szczegółowodr inż. Małgorzata Langer Architektura komputerów
Instrukcja współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń zintegrowany rozwój Politechniki Łódzkiej zarządzanie Uczelnią,
Bardziej szczegółowoJęzyk PL/SQL Procedury i funkcje składowane
Język PL/SQL Procedury i funkcje składowane Podprogramy, procedury i funkcje składowane, typy argumentów, wywoływanie procedur i funkcji, poziomy czystości funkcji 1 Podprogramy Procedury (wykonują określone
Bardziej szczegółowoArchitektura komputerów Historia systemów liczących
Historia systemów liczących Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany rozwój
Bardziej szczegółowoĆwiczenia 2 IBM DB2 Data Studio
Ćwiczenia 2 IBM DB2 Data Studio Temat: Aplikacje w Data Studio 1. Projekty Tworzenie procedur, UDF, trygerów zaczynamy od utworzenia projektu File -> New -> Project wybieramy Data Development Project.
Bardziej szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska SELECT [DISTINCT] FROM [WHERE ] [GROUP BY ] [HAVING ] [ORDER BY ] [ ] instrukcja może
Bardziej szczegółowoP o d s t a w y j ę z y k a S Q L
P o d s t a w y j ę z y k a S Q L Adam Cakudis IFP UAM Użytkownicy System informatyczny Aplikacja Aplikacja Aplikacja System bazy danych System zarządzania baz ą danych Schemat Baza danych K o n c e p
Bardziej szczegółowoLAB 6 BEGIN TRANSACTION, COMMIT, ROLLBACK, SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL,
Informatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 Lab 6 LAB 6 TRANSACTION, COMMIT, ROLLBACK, SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL, UPDATE, INSERT INTO, ALTER TABLE, CREATE VIEW, CREATE TRIGGER, FUNCTION,
Bardziej szczegółowoZARZĄDZANIE SIECIAMI TELEKOMUNIKACYJNYMI
Wykład jest przygotowany dla II semestru kierunku Elektronika i Telekomunikacja. Studia II stopnia Dr inż. Małgorzata Langer ZARZĄDZANIE SIECIAMI TELEKOMUNIKACYJNYMI Prezentacja multimedialna współfinansowana
Bardziej szczegółowoSchematy logiczne dla hurtowni danych
Schematy logiczne dla hurtowni danych 26 Plan rozdziału 27 Model biznesowy, logiczny i fizyczny hurtowni danych Podstawowe pojęcia w modelu logicznym, logiczny model wielowymiarowy Implementacje ROLAP/MOLAP
Bardziej szczegółowoKrok 1. SELECT Symbol AS KS INTO Dzielnik FROM Towary WHERE (Nazwa='Orzeszki solone') OR (Nazwa = 'Zupy CHOISE') OR (Nazwa = 'Kawa BURG');
Zad 2 Znaleźć miejscowości, z których klienci kupili w Naszej firmie każdy z towarów: "Zupy CHOISE","Orzeszki solone", ""Kawa BURG" (niekoniecznie każdy z klientów każdy z towarów!). Krok 1. SELECT Symbol
Bardziej szczegółowoOLAP i hurtownie danych c.d.
OLAP i hurtownie danych c.d. Przypomnienie OLAP -narzędzia analizy danych Hurtownie danych -duże bazy danych zorientowane tematycznie, nieulotne, zmienne w czasie, wspierjące procesy podejmowania decyzji
Bardziej szczegółowoKostki OLAP i język MDX
Kostki OLAP i język MDX 24 kwietnia 2015 r. Opis pliku z zadaniami Wszystkie zadania na zajęciach będą przekazywane w postaci plików PDF sformatowanych jak ten. Będą się na nie składały różne rodzaje zadań,
Bardziej szczegółowoPlan bazy: Kod zakładający bazę danych: DROP TABLE noclegi CASCADE; CREATE TABLE noclegi( id_noclegu SERIAL NOT NULL,
Mój projekt przedstawia bazę danych noclegów składającą się z 10 tabel. W projekcie wykorzystuje program LibreOffice Base do połączenia psql z graficznym interfejsem ( kilka formularzy przedstawiających
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do hurtowni danych
Wprowadzenie do hurtowni danych przygotował: Paweł Kasprowski Kostka Kostka (cube) to podstawowy element hurtowni Kostka jest wielowymiarowa (od 1 do N wymiarów) Kostka składa się z: faktów wektora wartości
Bardziej szczegółowoTworzenie raportów XML Publisher przy użyciu Data Templates
Tworzenie raportów XML Publisher przy użyciu Data Templates Wykorzystanie Szablonów Danych (ang. Data templates) jest to jedna z metod tworzenia raportów w technologii XML Publisher bez użycia narzędzia
Bardziej szczegółowoprzygotował: pawel@kasprowski.pl Podstawy języka MDX Tworzenie zbiorów
Podstawy języka MDX Tworzenie zbiorów Używanie zbiorów Zbiór to: wynik działania funkcji (np. funkcji members) lista elementów otoczona {...} {[Store Sales], [Unit Sales]} on columns, [Product].[Prod].[Category].members
Bardziej szczegółowoPakiety są logicznymi zbiorami obiektów takich jak podprogramy, typy, zmienne, kursory, wyjątki.
Pakiety Pakiety są logicznymi zbiorami obiektów takich jak podprogramy, typy, zmienne, kursory, wyjątki. Pakiet składa się ze: specyfikacji (interfejsu) i ciała (implementacji). W specyfikacji mieszczą
Bardziej szczegółowoAdministracja i programowanie pod Microsoft SQL Server 2000
Administracja i programowanie pod Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 6 Wyzwalacze Wprowadzenie Tworzenie wyzwalacza Wyzwalacze typu,,po'' Wyzwalacze typu,,zamiast''
Bardziej szczegółowoInstrukcja podwaja zarobki osób, których imiona zaczynają się P i dalsze litery alfabetu zakładamy, że takich osbób jest kilkanaście.
Rodzaje triggerów Triggery DML na tabelach INSERT, UPDATE, DELETE Triggery na widokach INSTEAD OF Triggery DDL CREATE, ALTER, DROP Triggery na bazie danych SERVERERROR, LOGON, LOGOFF, STARTUP, SHUTDOWN
Bardziej szczegółowoPawel@Kasprowski.pl Bazy danych. Bazy danych. Zapytania SELECT. Dr inż. Paweł Kasprowski. pawel@kasprowski.pl
Bazy danych Zapytania SELECT Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Przykład HAVING Podaj liczebność zespołów dla których najstarszy pracownik urodził się po 1940 select idz, count(*) from prac p
Bardziej szczegółowoBaza danych dla potrzeb zgłębiania DMX
Baza danych dla potrzeb zgłębiania DMX ID Outlook Temperature Humidity Windy PLAY 1 sunny hot high false N 2 sunny hot high true N 3 overcast hot high false T 4rain mild high false T 5rain cool normal
Bardziej szczegółowoObiektowe bazy danych Ćwiczenia laboratoryjne (?)
Obiektowe bazy danych Ćwiczenia laboratoryjne (?) Tworzenie typów obiektowych 1. Zdefiniuj typ obiektowy reprezentujący SAMOCHODY. Każdy samochód powinien mieć markę, model, liczbę kilometrów oraz datę
Bardziej szczegółowoACESS- zadania z wykorzystaniem poleceń SQL
ACESS- zadania z wykorzystaniem poleceń SQL Dane są relacje o schematach: Pracownik ( (nr integer, nazwisko text(12), etat text(10), szef integer, pracuje_od date, placa_pod Currency, placa_dod Currency,
Bardziej szczegółowoNowe możliwości rozwoju biur karier w praktyce- Program Operacyjny Kapitał Ludzki projekt:
Nowe możliwości rozwoju biur karier w praktyce- Program Operacyjny Kapitał Ludzki projekt: Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń zintegrowany rozwój Politechniki Łódzkiej zarządzanie Uczelnią, nowoczesna
Bardziej szczegółowoMikrosystemy Wprowadzenie. Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt.
Mikrosystemy Wprowadzenie Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany rozwój
Bardziej szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska SELECT [DISTINCT] FROM [WHERE ] [GROUP BY ] [HAVING ] [ORDER BY ] [ ] instrukcja może
Bardziej szczegółowoKonstruowanie Baz Danych SQL UNION, INTERSECT, EXCEPT
Studia podyplomowe Inżynieria oprogramowania współfinansowane przez Unię Europejska w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Projekt Studia podyplomowe z zakresu wytwarzania oprogramowania oraz zarządzania
Bardziej szczegółowoWstęp Wprowadzenie do BD Podstawy SQL. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1. Piotr Syga
Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1 Piotr Syga 09.10.2017 Ogólny zarys wykładu Podstawowe zapytania SQL Tworzenie i modyfikacja baz danych Elementy dynamiczne, backup, replikacja, transakcje Algebra
Bardziej szczegółowoWykład 5 funkcje i procedury pamiętane widoki (perspektywy) wyzwalacze
Wykład 5 funkcje i procedury pamiętane widoki (perspektywy) wyzwalacze 1 Funkcje i procedury pamiętane Następujące polecenie tworzy zestawienie zawierające informację o tym ilu jest na naszej hipotetycznej
Bardziej szczegółowoBAZA DANYCH SIECI HOTELI
Paulina Gogół s241906 BAZA DANYCH SIECI HOTELI Baza jest częścią systemu zarządzającego pewną siecią hoteli. Składa się z tabeli powiązanych ze sobą różnymi relacjami. Służy ona lepszemu zorganizowaniu
Bardziej szczegółowoObowiązuje od wersji
Obowiązuje od wersji 8.30.0 1. Wstęp czym są gniazda rozszerzeń?... 2 2. Edytor gniazd rozszerzeń - informacje podstawowe... 3 3. Dostępne rodzaje funkcji w gniazdach rozszerzeń... 6 3.1 Procedura SQL...
Bardziej szczegółowoWidok Connections po utworzeniu połączenia. Obszar roboczy
Środowisko pracy 1. Baza danych: Oracle 12c - Serwer ELARA - Konta studenckie, dostęp także spoza uczelni - Konfiguracja: https://e.piotrowska.po.opole.pl/index.php?option=conf 2. Środowisko: SQL Developer
Bardziej szczegółowoKolekcje Zbiory obiektów, rodzaje: tablica o zmiennym rozmiarze (ang. varray) (1) (2) (3) (4) (5) Rozszerzenie obiektowe w SZBD Oracle
Rozszerzenie obiektowe w SZBD Oracle Cześć 2. Kolekcje Kolekcje Zbiory obiektów, rodzaje: tablica o zmiennym rozmiarze (ang. varray) (1) (2) (3) (4) (5) Malinowski Nowak Kowalski tablica zagnieżdżona (ang.
Bardziej szczegółowoJęzyk PL/SQL. Rozdział 6. Procedury wyzwalane
Język PL/SQL. Rozdział 6. Procedury wyzwalane Procedury wyzwalane, cele stosowania, typy wyzwalaczy, wyzwalacze na poleceniach DML i DDL, wyzwalacze typu INSTEAD OF, przykłady zastosowania, zarządzanie
Bardziej szczegółowoJęzyk PL/SQL. Rozdział 4. Procedury i funkcje składowane
Język PL/SQL. Rozdział 4. Procedury i funkcje składowane Podprogramy, procedury składowane, funkcje składowane, wywoływanie podprogramów. (c) Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej 1 Podprogramy
Bardziej szczegółowoZarządzanie bazą danych. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 4. Piotr Syga
Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 4 Piotr Syga 26.10.2018 Procedury review Przypomnienie składni procedur Tworzenie DELIMITER $$ CREATE PROCEDURE zliczacz (OUT wynik INT) BEGIN operacje... END
Bardziej szczegółowoHurtownie danych. Rola hurtowni danych w systemach typu Business Intelligence
Hurtownie danych Rola hurtowni danych w systemach typu Business Intelligence Krzysztof Goczyła Teresa Zawadzka Katedra Inżynierii Oprogramowania Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika
Bardziej szczegółowoWyzwalacz - procedura wyzwalana, składowana fizycznie w bazie, uruchamiana automatycznie po nastąpieniu określonego w definicji zdarzenia
Wyzwalacz - procedura wyzwalana, składowana fizycznie w bazie, uruchamiana automatycznie po nastąpieniu określonego w definicji zdarzenia Składowe wyzwalacza ( ECA ): określenie zdarzenia ( Event ) określenie
Bardziej szczegółowoCo ciekawego w EURECE pojawiło się w wersji 2.4, a być może nie zdążyliście tego odkryć?
Co ciekawego w EURECE pojawiło się w wersji 2.4, a być może nie zdążyliście tego odkryć? Zmiana przyporządkowania elementu wymiaru użytego w strukturze budżetowej do grupy nadrzędnej. Zmiana przyporządkowania
Bardziej szczegółowoOracle PL/SQL. Paweł Rajba. pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/
Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 6 Wprowadzenie Definiowanie wyzwalaczy DML Metadane wyzwalaczy Inne zagadnienia, tabele mutujące Wyzwalacze INSTEAD OF Wyzwalacze
Bardziej szczegółowoSystemowe aspekty baz
Systemowe aspekty baz danych Deklaracja zmiennej Zmienne mogą być wejściowe i wyjściowe Zmienne w T-SQL można deklarować za pomocą @: declare @nazwisko varchar(20) Zapytanie z użyciem zmiennej: select
Bardziej szczegółowoRady i porady użytkowe
Rady i porady użytkowe Dział Eksploatacji CONTROLLING SYSTEMS sp. z o.o. Rady i porady - źródło prezentacji: Najczęstsze problemy zgłaszane przez Klientów na etapie eksploatacji systemu Spostrzeżenia konsultantów
Bardziej szczegółowoSQL (ang. Structured Query Language)
SQL (ang. Structured Query Language) SELECT pobranie danych z bazy, INSERT umieszczenie danych w bazie, UPDATE zmiana danych, DELETE usunięcie danych z bazy. Rozkaz INSERT Rozkaz insert dodaje nowe wiersze
Bardziej szczegółowoUżywany kiedy pełna treść instrukcji SQL jest nieznana przed uruchomieniem programu.
Plan wykładu Spis treści 1 Dynamiczny SQL 1 2 Wyzwalacze 2 3 Podsumowanie 9 4 Źródła 9 1 Dynamiczny SQL Dynamiczny SQL Dynamiczny SQL - technika programowania umożliwiająca generowanie instrukcji SQL dynamicznie
Bardziej szczegółowoSQL do zaawansowanych analiz danych część 1.
SQL do zaawansowanych analiz danych część 1. Mechanizmy języka SQL dla agregacji danych Rozszerzenia PIVOT i UNPIVOT Materiały wykładowe Bartosz Bębel Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Plan
Bardziej szczegółowo